改进火花诱导分解光谱学的定量分析:使用机器学习对金属颗粒的多变量校准
Hanyang Li1, Leonardo Mazzei2, Christopher D Wallis1
1Air Quality Research Center, University of California Davis, Davis, CA, 95616, USA.
我们开发了一种新的仪器,TARTA (有毒金属气溶实时分析仪),用于分析有毒金属气溶. 机器学习,特别是LASSO回归,显著改善了定量分析,提供了更高的准确性和较低的检测极限危险的空气污染物.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 含有有毒金属的气溶颗粒对环境和健康构成重大风险.
- 对这些污染物进行准确的现场监测对于风险评估和减轻至关重要.
- 现有的气溶分析方法可能昂贵且耗时.
研究的目的:
- 通过使用一种新型仪器,加强从有毒金属气溶颗粒中元素质量度的定量分析.
- 应用和比较各种机器学习算法,以改进校准模型.
- 评估这些模型的性能与传统的单变量校准相比.
主要方法:
- 开发一种名为TARTA的低成本火花诱导分解光谱仪 (SIBS) 仪器.
- 机器学习算法的应用:LASSO,PLS,PCR和SVR用于多变量校准.
- 使用R2,RMSE和LOD等指标对13种不同金属的模型性能进行比较.
主要成果:
- 与单变量校准相比,机器学习模型显示出更高的预测准确度和更低的检测极限 (LOD).
- 拉索模型实现了最佳性能,R2>0.8和LODs在40-170 ng m-3.3之间.
- 在混合金属样本上进行的LASSO模型验证证实了其适用于现实世界的场景.
结论:
- 机器学习,特别是LASSO回归,提供了一种强大的方法来改善气溶颗粒中的金属质量度的量化.
- 与LASSO相结合的TARTA仪器为实时现场监测危险空气污染物提供了一个有前途的工具.
- 这种方法提高了对有毒金属气溶环境的准确监测能力.
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